当我们着手分析人效数据时,常常会囿于复杂繁多的数据报表不知从何入手。从劳动力管理方面来说常见的人效分析指标可以概括为人均类指标、元均类指标、占比类指标、增长类指标、OLE等,不同指标应用于不同的场景。
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人效分析指标概括
图源:2022人效管理白皮书
根据这份调研的数据显示,当下企业最关心的人效分析指标为人均类指标,有81.7%的企业都在关注人均类指标。人均类指标能反映企业经营效率和质量,其应用范围较广。
举例而言,如果企业当下现金流压力较大或回款周期较长,可以将人均回款作为人效重点衡量数据;当企业想要对比下属不同分子公司产能时,可以将人均产量、人均产值作为人效分析指标。 除人均类指标以外,分别有64.6%的企业和63.5%的 企业会关注占比类指标和元均类指标,企业可以通过人工成本率、人工成本含量等占比类指标来衡量人工成本情况;也可以通过元均类指标中的人工投入产出比、人力资本投资回报率来衡量投入产出比。
图源:2022人效管理白皮书
企业想要从庞杂的人效分析指标中选定更契合的类型,需要深入思考企业当前的业务逻辑、部门情况和行业特征。
业务逻辑层面需要关注各职能部门是如何组合在一起的
如果基于流程组合,则需要强大的流程管理工具来实现协同,确保每一环节都符合交付标准;如果职能部门基于分工组合,则需要清晰的横向分工和纵向授权来实现协同,主要关注岗位是否按照职责完成工作。
评定不同部门所需关注的人效指标也不同
销售部门常用的人效分析指标包括人均销售额、人均利润、人均GMV;运营部门常用的人效指标有人均获客数、订单转化率;评判仓储物流部门的人效通常采用人均SKU(库存量单位);评判生产部门的人效通常需要根据生产工艺确定标准工时,之后评定人均产量。
不同行业所关注的人效数据也不尽相同
综合来看,我们发现医药行业更关注人均类指标, 98.5%的医药企业都在关注人均类指标;物流/交通运输行业更关注占比类指标,对于占比类 数据关注度高达90%;银行/保险/证券/金融服务行业更关注增长类指标,其中72.9%的金融类参调企业都在关注增长类指标。
细究其原因,可能与不同行业特征有关。
近年来,部分医药生产企业新药研发成果转化慢,医药零售业绩增长乏力,需要更多关注人均销售额、人均毛利、人均利润率等数据,从而提升营收业绩;而物流行业专业人才紧缺,人才流失率高,企业需要通过分析薪酬福利成本占销售额比重等数据来衡量企业薪酬福利成本,更好地优化薪酬福利 结构,实现人才的激励保留。
此外,金融类企业对企业编制的要求与管控较为严格,部分银行金融类企业会通过增长类指标精细化管理人员编制、薪酬福利水平。总而言之,企业需要结合自身行业特征选定合适的人效分析指标。
图源:2022人效管理白皮书
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